Guía docente de la asignatura / materia:

Estadística II: Métodos Avanzados

Curso 2021/2022
Fecha última actualización: 16/07/2021
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 19/07/2021

Máster

Máster Universitario en Innovación y Mejora en Atención a la Diversidad

Módulo

Módulo II: Especialidades

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Segundo

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Juan Miguel Alcántara Pilar
  • Concepción Beatriz Roldán López De Hierro

Tutorías

Juan Miguel Alcántara Pilar

jmap@ugr.es
Anual
  • Lunes 19:00 a 21:00 (Ceuta)
  • Miércoles 17:00 a 20:00 (Ceuta)
  • Miercoles 17:00 a 20:00 (Ceuta)
  • Jueves 18:00 a 19:00 (Ceuta)

Concepción Beatriz Roldán López De Hierro

iroldan@ugr.es
  • Primer semestre
    • Martes 13:15 a 14:15 (Virtual)
    • Martes 13:15 a 14:15 (Despacho 26 Ceuta)
    • Martes 10:00 a 11:30 (Virtual)
    • Martes 10:00 a 11:30 (Despacho 26 Ceuta)
    • Miercoles 10:00 a 13:30 (Virtual)
    • Miércoles 10:00 a 13:30 (Virtual)
  • Segundo semestre
    • Miercoles 10:00 a 13:00 (Virtual)
    • Miércoles 10:00 a 13:00 (Despacho 26 Ceuta)
    • Jueves 10:00 a 13:00 (Despacho 26 Ceuta)
    • Jueves 10:00 a 13:00 (Virtual)

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Los contenidos desarrollados en esta asignatura, complementan lo aprendido en la asignatura de estadística básica, y dotan al alumnado de un conocimiento teórico-práctico en técnicas y análisis
estadísticos avanzados. La asignatura desarrolla los siguientes contenidos:

  • Introducción a los contrastes de hipótesis.
  • Contrastes de hipótesis paramétricos.
  • Contrastes de hipótesis no paramétricos.
  • Modelos de ecuaciones estructurales.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

  • CG01. Conocer los fundamentos referentes al diseño, procesos y métodos para investigar en diversidad y atención educativa.  
  • CG02. Aplicar los métodos y diseños de investigación estudiados a la práctica real de la atención a la diversidad identificando posibilidades de uso, aplicando las estrategias utilizadas y conocimiento teóricos.  
  • CG03. Fomentar una actitud positiva y de responsabilidad hacia el trabajo y el conocimiento en el área de la atención a la diversidad. 
  • CG04. Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma y la capacidad de raciocinio y autocrítica en referencia a los contenidos relacionados con la atención a la diversidad. 
  • CG05. Utilizar las nuevas tecnologías como recurso para búsqueda de información y presentación de información relevante en el campo de la atención a la diversidad 
  • CG06. Conocer los principio de estadística y ser capaz de integrarlos y aplicarlos a diseños propios de investigación en atención a la diversidad 
  • CG07. Seleccionar, identificar, procesar y comunicar información relevante, tanto de forma oral como escrita, referente a los contenidos propios en atención a la diversidad 

Competencias Específicas

  • CE02. Conocer las bases y fundamentos del trabajo de investigación en atención a la diversidad 
  • CE03. Aplicar el diseño de investigación cualitativo teórico a casos prácticos reales, identificando y analizando la situación para que la transferencia de la teoría aprendida sea la máxima en situaciones prácticas 
  • CE04. Conocer los principios estadísticos necesarios para realizar investigación en atención a la diversidad y mejora educativa 
  • CE05. Aplicar los conocimientos teóricos para diseñar un proyecto de investigación que esté relacionado con la atención a la diversidad destacando los principales puntos del mismo.  
  • CE07. Proponer nuevas ideas o líneas relacionadas con la investigación y la atención a la diversidad 
  • CE10. Manejar las nuevas tecnologías necesarias para la búsqueda de información relevante y que pueda resultar interesante en el área de atención a la diversidad.  
  • CE11. Ser capaz de sintetizar la información planteada sobre un tema relacionado con la atención a la diversidad y plantear un problema complementario analizando la realidad y la situación del mismo. 

Competencias Transversales

  • CT01. Fomentar la capacidad de síntesis y de análisis de la información  
  • CT02. Mejorar la capacidad de organizar y planificar el propio proceso enseñanza-aprendizaje 
  • CT04. Desarrollar conocimientos de informática y gestión de la información y síntesis que permita desempeñar los trabajo propuestos en las distintas asignaturas del máster, así como en el trabajo fin de máster.  
  • CT08. Trabajar la capacidad de aprender de forma autónoma 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

El alumno sabrá/comprenderá:

  • Qué es la Inferencia estadística, sus aplicaciones, técnicas que usa y sus limitaciones.
  • Qué es un contraste de hipótesis estadístico, cómo se formula y cómo se resuelve e interpreta.
  • Distinguir entre las técnicas de inferencia paramétrica y no paramétrica.
  • Seleccionar el contraste de hipótesis adecuado para resolver un problema real aplicado a la atención a la diversidad.
  • Entender las condiciones bajo las que los modelos de ecuaciones estructurales funcionan adecuadamente y saber aplicar los instrumentos necesarios en caso de que no se cumplan.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Tema 1: Introducción a los contrastes de hipótesis.
1.1 Definiciones básicas.
1.2 Pasos a seguir en la realización de un contraste de hipótesis.
1.3 Tipos de error en un contraste de hipótesis.
1.4 Tipos de contrastes de hipótesis.

Tema 2: Contrastes de hipótesis paramétricos.
2.1 Contrastes para una muestra.
2.2 Contrastes paramétricos para la diferencia de medias: muestras independientes y apareadas.

Tema 3: Contrastes de hipótesis no paramétricos.
3.1 Contraste de normalidad de una muestra.
3.2 Contraste de Mann-Withney para muestras independientes.
3.3 Contraste de Wilcoxon para muestras apareadas.
3.4 Contraste de Kruskall-Wallis.
3.5 Estudio de la asociación entre variables cualitativas.

Tema 4: Modelos de ecuaciones estructurales.
4.1 Análisis del proceso de elaboración y validación de una escala de medida.
4.2 Las propiedades psicométricas de una escala.
4.3 Metodología para la elaboración y validación de escalas de medida. Ejemplos.
4.4 Modelo de ecuaciones estructurales
4.5 Prácticas con AMOS.

Práctico

Realización, a lo largo de las sesiones, de ejercicios prácticos sobre los contenidos teóricos expuestos.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Batista Foguet, J. M., y Coenders Gallart, G. (2000). Modelos de ecuaciones estructurales: modelos para el análisis de relaciones causales. Madrid, Ed. La Muralla, S.A.
  • Canavos, G. (1988): Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. México, McGraw-Hill.
  • Hair, J. F., Bush, R. P. y Ortinau, D. J. (2010). Investigación de mercados. En un ambiente de información digital. México: McGraw-Hill.
  • Luque, T. (2017). Investigación de Marketing 3.0. Madrid: Pirámide.
  • Martín, Q., Cabero M.T. Del Rosario Y. (2007): Tratamiento estadístico de datos con SPSS. Madrid, Paraninfo.
  • Mueller, R.O. (1996): Basic Principles of Structural Equation Modeling. Springer.
  • Pérez, C. (2001): Técnicas estadísticas con SPSS. Madrid, Prentice Hall.

Bibliografía complementaria

  • Diamantopoulos, A., Siguaw, J. A., y Siguaw, J. A. (2000). Introducing LISREL: A guide for the uninitiated. London, Sage.
  • Díaz de Rada Iguzquiza, Vidal (2009): Análisis de datos de encuesta desarrollo de una investigación completa utilizando SPSS. Barcelona, Editorial UOC.
  • Francés García, F. J., y Santacreu Fernández, Ó. A. (2016). Construcción, testado y ajuste de modelos estructurales en ciencias sociales con Lisrel. Ejemplos y ejercicios. Alicante, Universidad de Alicante.
  • Pardo Merino, A. (2005): Análisis de Datos con SPSS 13. McGraw-Hill.
  • Valderrey, P. (2010): SPSS 17. Extracción del conocimiento a partir del análisis de datos. Madrid, RaMa Editorial.

Enlaces recomendados

Curso de R, R-Commander y SPSS: wpd.ugr.es/~bioestad

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral/expositiva 
  • MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD07 Análisis de fuentes y documentos 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

La calificación final se basa en tres componentes:

  • Asistencia participativa: 25% de la calificación.
  • Actividades realizadas en clase: 25% de la calificación.
  • Prueba final: 50% de la calificación. Para su realización el alumno puede disponer de los apuntes elaborados a lo largo del curso.

Evaluación Extraordinaria

Los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. En este caso, aquellos estudiantes que hayan realizado la evaluación continua, pueden elegir el mismo método de evaluación expuesto en el apartado anterior para la convocatoria ordinaria (basado en tres componentes) o elegir el que se propone a continuación para aquellos que no siguieron este sistema de evaluación (basado en dos componentes).

Aquellos estudiantes que no hayan realizado la evaluación continua tendrán la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante el siguiente sistema de evaluación basado en dos componentes:

  • Informes y trabajos presentados: 50% de la calificación. Se tendrá en cuenta la presentación, redacción y claridad de ideas, estructura y nivel científico, justificación de lo que argumenta, capacidad y riqueza de la crítica que se hace y adecuación de la bibliografía consultada.
  • Prueba final: 50% de la calificación. Para su realización el alumno puede disponer de los apuntes elaborados a lo largo del curso.

Evaluación única final

De acuerdo con la normativa de evaluación de la UGR, a la evaluación única final podrá presentarse únicamente aquel alumnado que haya sido autorizado para ello por haber justificado su imposibilidad para seguir el procedimiento de evaluación continua en las dos primeras semanas del curso, o si su incorporación es posterior, en las dos primeras semanas después de su alta en la plataforma docente. La solicitud de la evaluación única final debe tramitarse a través del/la coordinador/a de la asignatura.
La evaluación única final se basa en la calificación de dos componentes:

  • Informes y trabajos presentados: 50% de la calificación. Se tendrá en cuenta la presentación, redacción y claridad de ideas, estructura y nivel científico, justificación de lo que argumenta, capacidad y riqueza de la crítica que se hace y adecuación de la bibliografía consultada.
  • Prueba final: 50% de la calificación. Para su realización el alumno puede disponer de los apuntes elaborados a lo largo del curso.

Información adicional

Escenario A (Enseñanza-Aprendizaje presencial y tele-presencial)

Horario (Según lo establecido en el POD)

Consultar el horario de tutorías de:

Herramientas para la atención tutorial (Indicar medios telemáticos para la atención tutorial)

Se utilizarán:

  • Tutorías presenciales en los casos que se consideren necesarios, respetando los protocolos y medidas de seguridad sanitaria establecidos.
  • El correo electrónico del profesorado, como respuesta a emails recibidos del alumnado.
  • Reunión por videoconferencia mediante Google Meet.

Medidas de adaptación de la metodología docente

  • Google Meet. Se utilizará la herramienta Google Meet para la impartición de las sesiones no presenciales, síncronas o asíncronas.
  • PRADO. Se utilizará la plataforma PRADO para la comunicación con el alumnado (propuesta y envío de tareas y trabajos, uso de foros,…).

Evaluación Ordinaria

Las actividades de evaluación previstas se llevarán a cabo de forma tradicional, de manera que las pruebas se realizarán de forma presencial, siempre que sea posible. En caso contrario, se utilizarán herramientas telemáticas (PRADO y Google Meet, principalmente) para llevar a cabo la evaluación.

Evaluación Extraordinaria

Las actividades de evaluación previstas se llevarán a cabo de forma tradicional, de manera que las pruebas se realizarán de forma presencial, siempre que sea posible. En caso contrario, se utilizarán herramientas telemáticas (PRADO y Google Meet, principalmente) para llevar a cabo la evaluación.

Evaluación única final

Las actividades de evaluación previstas se llevarán a cabo de forma tradicional, de manera que las pruebas se realizarán de forma presencial, siempre que sea posible. En caso contrario, se utilizarán herramientas telemáticas (PRADO y Google Meet, principalmente) para llevar a cabo la evaluación.

Escenario B (Suspensión de la actividad presencial)

Horario (Según lo establecido en el POD)

Consultar el horario de tutorías de:

Herramientas para la atención tutorial (Indicar medios telemáticos para la atención tutorial)

Se utilizarán, principalmente, dos herramientas:

  • El correo electrónico del profesorado, como respuesta a emails recibidos del alumnado.
  • Reunión en videoconferencia mediante Google Meet.

Medidas de adaptación de la metodología docente

  • Google Meet. Se utilizará la herramienta Google Meet para la impartición de las sesiones no presenciales, síncronas o asíncronas.
  • PRADO. Se utilizará la plataforma PRADO para la comunicación con el alumnado (propuesta y envío de tareas y trabajos, uso de foros,…).

Evaluación Ordinaria

Las actividades de evaluación previstas se llevarán a cabo utilizando herramientas telemáticas (PRADO y Google Meet, principalmente).

Evaluación Extraordinaria

Las actividades de evaluación previstas se llevarán a cabo utilizando herramientas telemáticas (PRADO y Google Meet, principalmente).

Evaluación única final

Las actividades de evaluación previstas se llevarán a cabo utilizando herramientas telemáticas (PRADO y Google Meet, principalmente).